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龙图腾网获悉广州城市规划技术开发服务部有限公司申请的专利一种耕地占用状态的监测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121214241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511091182.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种耕地占用状态的监测方法、装置、设备及介质是由陈景云;彭特;谭飞;谢意;陈韵;钟建丽;谭依雯;罗龙;欧阳任彬;孙颖;胡敏;苏创;段锐;曾雪儿设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种耕地占用状态的监测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明申请提供了一种耕地占用状态的监测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取目标监测区域的多时相视频图像数据和耕地分布基准图，得到耕地的分布信息；提取每一时相的视频图像数据中耕地区域与非耕地区域的边界线，得到边界线的空间位置变化数据；根据时间序列对各时相的边界特征集进行分析，识别出边界变化的异常区域，进而得到异常区域变化数据；将异常区域变化数据与多时相的耕地分布基准图进行对比分析，得到对比结果；提取异常区域的形态特征和扩展方向；对异常区域的未来边界变化进行模拟，生成潜在占用范围的预测分布图，得到异常区域的影响范围，获得监测结果。本发明可以提高对耕地占用状态进行监测的连续性和准确性。

本发明授权一种耕地占用状态的监测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种耕地占用状态的监测方法，其特征在于，包括： 获取目标监测区域的多时相视频图像数据，获取多时相的耕地分布基准图；并基于所述耕地分布基准图进行分析，得到耕地的分布信息； 根据所述分布信息，提取每一时相的视频图像数据中耕地区域与非耕地区域的边界线，生成各时相的边界特征集，进而得到边界线的空间位置变化数据； 根据所述空间位置变化数据的时间序列，对各时相的边界特征集进行分析，识别出边界变化的异常区域，进而得到异常区域变化数据； 将所述异常区域变化数据与多时相的耕地分布基准图进行对比分析，得到对比结果；并基于所述对比结果，提取异常区域的形态特征和扩展方向，根据所述形态特征和扩展方向得到空间扩展趋势； 根据所述空间扩展趋势，对异常区域的未来边界变化进行模拟，生成潜在占用范围的预测分布图；进而根据所述预测分布图，得到异常区域的影响范围；并根据所述对比结果、影响范围和所述空间扩展趋势，得到耕地占用状态的监测结果； 所述根据所述分布信息，提取每一时相的视频图像数据中耕地区域与非耕地区域的边界线，生成各时相的边界特征集，进而得到边界线的空间位置变化数据，包括： 根据所述分布信息，采用预设的U-Net模型进行图像分割，提取得到每一时相的视频图像数据中耕地区域与非耕地区域的边界线，生成各时相的边界特征集； 通过所述边界特征集，计算各时相边界线的空间坐标，得到边界线的空间位置； 在相邻时相的空间位置信息的差值超过预设差异阈值时，通过差分分析检测边界线的空间变化； 通过K-Means算法对所述边界线的空间变化对应的像素进行聚类分析，得到所述边界线的空间位置变化数据； 所述监测方法还包括： 提取所述影响范围对应区域的图像纹理特征； 基于所述图像纹理特征，分析图像纹理的边缘方向性和粗糙度变化，得到特征数据集； 根据所述特征数据集，计算得到占用行为的边界连续性和扩散强度信息； 根据边界连续性和扩散强度信息，结合空间扩展趋势，分析所述边缘方向性与边界移动轨迹的第一对应关系；并根据所述第一对应关系提取线性延伸方向和角度偏移的一致性特征，进而确定占用行为的扩展路径； 针对所述扩展路径，分析所述粗糙度变化与扩展速度变化的第二对应关系，并根据所述第二对应关系提取土地覆盖异质性与面积增长速率的动态关联，进而预测得到动态扩展轨迹的模拟路径； 根据所述模拟路径和实时获取的视频图像数据进行匹配分析，获得匹配分析结果；利用所述匹配分析结果对所述监测结果实时更新。

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